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Enregistrement W3164170867 · doi:10.2196/28708

Telerehabilitation for Lung Transplant Candidates and Recipients During the COVID-19 Pandemic: Program Evaluation

2021· article· en· W3164170867 sur OpenAlexafffundvenue
Lisa Wickerson, Denise Helm, Chaya Gottesman, Dmitry Rozenberg, L.G. Singer, Shaf Keshavjee, Aman Sidhu

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity Health Network
Mots-clésTelerehabilitationMedicinePhysical therapyTelehealthLung transplantationRehabilitationTelemedicinePulmonary rehabilitationTransplantationInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic resulted in a rapid shift from center-based rehabilitation to telerehabilitation for chronic respiratory disease and lung transplantation due to infection control precautions. Clinical experience with this delivery model on a large scale has not been described. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe usage and satisfaction of providers and lung transplant (LTx) candidates and recipients and functional outcomes following the broad implementation of telerehabilitation with remote patient monitoring during the first wave of the COVID-19 pandemic. METHODS: This study was a program evaluation of providers, LTx candidates, and early LTx recipients who used a web-based, remote monitoring app for at least four weeks between March 16 and September 1, 2020, to participate in telerehabilitation. Within-subjects analysis was performed for physical activity, Self-efficacy For Exercise (SEE) scale score, aerobic and resistance exercise volumes, 6-minute walk test results, and Short Physical Performance Battery (SPPB) results. RESULTS: In total, 78 LTx candidates and 33 recipients were included (57 [51%] males, mean age 58 [SD 12] years, 58 [52%] with interstitial lung disease, 34 [31%] with chronic obstructive pulmonary disease). A total of 50 (64%) LTx candidates and 17 (51%) LTx recipients entered ≥10 prescribed exercise sessions into the app during the study time frame. In addition, 35/42 (83%) candidates agreed the app helped prepare them for surgery and 18/21 (85%) recipients found the app helpful in their self-recovery. The strongest barrier perceived by physiotherapists delivering the telerehabilitation was patient access to home exercise and monitoring equipment. Between the time of app registration and ≥4 weeks on the waiting list, 26 LTx candidates used a treadmill, with sessions increasing in mean duration (from 16 to 22 minutes, P=.002) but not speed (from 1.7 to 1.75 mph, P=.31). Quadriceps weight (pounds) for leg extension did not change (median 3.5, IQR 2.4-5 versus median 4.3, IQR 3-5; P=.08; n=37). On the Rapid Assessment of Physical Activity questionnaire (RAPA), 57% of LTx candidates scored as active, which improved to 87% (P=.02; n=23). There was a decrease in pretransplant 6-minute walk distance (6MWD) from 346 (SD 84) meters to 307 (SD 85) meters (P=.002; n=45) and no change in the SPPB result (12 [IQR 9.5-12] versus 12 [IQR 10-12]; P=.90; n=42). A total of 9 LTx recipients used a treadmill that increased in speed (from 1.9 to 2.7 mph; P=.003) between hospital discharge and three months posttransplant. Quadriceps weight increased (3 [IQR 0-3] pounds versus 5 [IQR 3.8-6.5] pounds; P<.001; n=15). At three months posttransplant, 76% of LTx recipients scored as active (n=17), with a high total SEE score of 74 (SD 11; n=12). In addition, three months posttransplant, 6MWD was 62% (SD 18%) predicted (n=8). CONCLUSIONS: We were able to provide telerehabilitation despite challenges around exercise equipment. This early experience will inform the development of a robust and equitable telerehabilitation model beyond the COVID-19 pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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